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Funções avançadas

Última atualização: 6 de julho de 2025
  • Tópicos:
  • Métricas calculadas

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O Construtor de métricas calculadas permite aplicar funções matemáticas e estatísticas. Este artigo documenta uma lista em ordem alfabética das funções avançadas e suas definições.

Para acessar essas funções, selecione Mostrar tudo abaixo da lista de Effect Funções no painel de componentes. Role para baixo para ver a lista de Funções avançadas.

Funções de tabela versus funções de linha

Uma função de tabela exibe um resultado igual para cada linha da tabela. Uma função de linha exibe um resultado diferente para cada linha da tabela.

Quando aplicável e relevante, uma função é anotada com o tipo de função: Tabela ou Linha

O que significa o parâmetro “incluir zeros”?

Informa se os zeros devem ou não ser incluídos no cálculo. Às vezes, zero significa nada, mas em alguns casos, pode ser importante.

Por exemplo, se você possuir uma métrica Receita e adicionar a métrica Visualizações de página ao relatório, aparecerão mais linhas com valores iguais a zero na sua receita. Você provavelmente não vai querer que essa métrica adicional afete qualquer MÉDIA, MÍNIMO DA LINHA, QUARTIL e outros cálculos que você tenha na coluna receita. Neste caso, você deverá marcar o parâmetro include-zeros.

Um cenário alternativo é o que você tem duas métricas de interesse e uma tem uma média ou um mínimo mais alto porque algumas das linhas são zeros. Nesse caso, você pode optar por não marcar o parâmetro para incluir zeros.

E

Effect AND(logical_test)

Conjunção. Diferente de zero é considerado verdadeiro e igual a zero é considerado falso. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
logical_test
Exige pelo menos um parâmetro, mas pode usar qualquer quantidade de parâmetros. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliada como VERDADEIRA ou FALSA

Contagem distinta aproximada

Effect APPROXIMATE COUNT DISTINCT(dimension)

Retorna a contagem distinta aproximada de itens de dimensão para a dimensão selecionada.

Argumento
Descrição
dimensão
A dimensão cuja contagem aproximada de itens distintos você deseja calcular

Exemplo

Um caso de uso comum para essa função é quando você deseja obter uma quantidade aproximada de clientes.

Arco cosseno

Effect ARC COSINE(metric)

Linha Retorna o arco cosseno, ou inverso do cosseno, de uma métrica. O arco cosseno é o ângulo cujo cosseno é número. O ângulo retornado é dado em radianos no intervalo de 0 (zero) a pi. Se quiser converter o resultado de radianos em graus, multiplique-o por 180/PI().

Argumento
Descrição
metric
O cosseno do ângulo que você deseja de -1 a 1

Arco seno

Effect ARC SINE(metric)

Linha Retorna o arco seno, ou seno inverso, de um número. O arco seno é o ângulo cujo seno é um número. O ângulo retornado é dado em radianos no intervalo -pi/2 a pi/2. Para expressar o arco seno em graus, multiplique o resultado por 180/PI().

Argumento
Descrição
metric
O seno do ângulo que você deseja de -1 a 1

Arco tangente

Effect ARC TANGENT(metric)

Linha Retorna o arco tangente, ou tangente inversa, de um número. O arco tangente é o ângulo cuja tangente é um número. O ângulo retornado é dado em radianos no intervalo -pi/2 a pi/2. Para expressar o arco tangente em graus, multiplique o resultado por 180/PI().

Argumento
Descrição
metric
A tangente do ângulo que você deseja de -1 a 1

Cdf-T

Effect CDF-T(metric, number)

Retorna a probabilidade de uma variável aleatória com distribuição t de estudantes com n graus de liberdade ter uma pontuação z menor que col.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja a função de distribuição cumulativa da distribuição t de estudantes
número
Os graus de liberdade da função de distribuição cumulativa da distribuição t de estudantes

Exemplo

CDF-T(-∞, n) = 0
CDF-T(∞, n) = 1
CDF-T(3, 5) ? 0.99865
CDF-T(-2, 7) ? 0.0227501
CDF-T(x, ∞) ? cdf_z(x)

Cdf-Z

Effect CDF-Z(metric, number)

Retorna a probabilidade de uma variável aleatória com distribuição normal ter uma pontuação z menor que col.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja a função de distribuição cumulativa da distribuição normal padrão

Exemplos

CDF-Z(-∞) = 0
CDF-Z(∞) = 1
CDF-Z(0) = 0.5
CDF-Z(2) ? 0.97725
CDF-Z(-3) ? 0.0013499

Teto

Effect CEILING(metric)

Linha Retorna o menor número inteiro que não seja menor que o valor fornecido. Por exemplo, se você quiser evitar relatar decimais de moeda para a receita e um produto tiver US$ 569,34, use a fórmula CEILING(Receita) para arredondar a receita para o valor mais próximo em dólar, ou US$ 570.

Argumento
Descrição
metric
A métrica que você deseja arredondar

Confiança

Effect CONFIDENCE(normalizing-container, success-metric, control, significance-treshold)

Calcule a confiança válida a qualquer momento usando o método WASKR, conforme descrito em Teorema central do limite uniforme no tempo e sequências de confiança assintótica.

Confiança é uma medida probabilística sobre quantos indícios existem de que uma determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (pessoas, sessões ou eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.
significance-threshold
O limite nesta função é definido como 95% por padrão.

Confiança (Inferior)

Effect CONFIDENCE(normalizing-container, success-metric, control, significance-treshold)

Calcule a confiança inferior válida a qualquer momento usando o método WASKR conforme descrito em Teorema central do limite uniforme no tempo e sequências de confiança assintótica.

Confiança é uma medida probabilística sobre quantos indícios existem de que uma determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (pessoas, sessões ou eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.
significance-threshold
O limite nesta função é definido como 95% por padrão.

Confiança (Superior)

Effect CONFIDENCE(normalizing-container, success-metric, control, significance-treshold)

Calcule a confiança superior válida a qualquer momento usando o método WASKR conforme descrito em Teorema central do limite uniforme no tempo e sequências de confiança assintótica.

Confiança é uma medida probabilística sobre quantos indícios existem de que uma determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (pessoas, sessões ou eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.
significance-threshold
O limite nesta função é definido como 95% por padrão.

Cosseno

Effect COSINE(metric)

Linha Retorna o cosseno do ângulo fornecido. Se o ângulo estiver em graus, multiplique-o por PI()/180.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter o cosseno

Raiz cúbica

Effect CUBE ROOT(metric)

Retorna a raiz de cúbica positiva de um número. A raiz cúbica de um número é o valor desse número elevado à potência de 1/3.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja calcular a raiz cúbica

Cumulativo

Effect CUMULATIVE(number, metric)

Retorna a soma dos últimos n elementos da coluna x. Se n > 0, soma os últimos n elementos de x. Se n < 0, soma os elementos anteriores.

Argumento
Descrição
número
O último número N de linhas para o qual retornar a soma. Se N <= 0, usa todas as linhas anteriores.
metric
A métrica cuja soma cumulativa você deseja obter.

Exemplos

Data
Receita
CUMULATIVE(0, Receita)
CUMULATIVE(2, Receita)
Maio
US$ 500
US$ 500
US$ 500
Junho
US$ 200
US$ 700
US$ 700
Julho
$400
US$ 1.100
$600

Cumulativo (Média)

Effect CUMULATIVE AVERAGE(number, metric)

Retorna a média dos últimos n elementos da coluna x. Se n > 0, soma os últimos n elementos de x. Se n < 0, soma os elementos precedentes.

Argumento
Descrição
número
O último número N de linhas para a qual retornar a média. Se N <= 0, usa todas as linhas anteriores.
metric
A métrica cuja média cumulativa você deseja obter.
NOTE
Essa função não funciona com métricas de taxa, como receita por pessoa. A função calcula a média das taxas em vez de dividir a soma da receita do último N e a soma das pessoas do último N.
Em vez disso, use CUMULATIVE(revenue) Divide CUMULATIVE(person).

Igual

Effect EQUAL()

Igual. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 = Metric 2

Regressão exponencial: coeficiente de correlação

Effect EXPONENTIAL REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão exponencial: Y = a exp(X) + b. Retorna o coeficiente de correlação.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_Y
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_X
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão exponencial: previsão de Y

Effect EXPONENTIAL REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Regressão exponencial: Y = a exp(X) + b. Retorna Y.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.
metric_Y
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão exponencial: intercepto

Effect EXPONENTIAL REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão exponencial: Y = a exp(X) + b. Retorna b.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão exponencial: inclinação

Effect EXPONENTIAL REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão exponencial: Y = a exp(X) + b. Retorna a.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Piso

Effect FLOOR(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Retorna o maior número inteiro que não seja maior que um valor fornecido. Por exemplo, se você quiser evitar relatar decimais de moeda para a receita e um produto tiver US$ 569,34, use a fórmula FLOOR(Receita) para arredondar a receita para o valor mais próximo em dólar, ou US$ 569.

Argumento
Descrição
metric
A métrica que deseja arredondar.

Maior que

Effect GREATER THAN()

A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 > Metric 2

Superior ou igual a

Effect GREATER THAN OR EQUAL()

Maior ou igual a. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 >= Metric 2

Cosseno hiperbólico

Effect HYPERBOLIC COSINE(metric)

Linha Retorna o cosseno hiperbólico de um número.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja descobrir o cosseno hiperbólico

Seno hiperbólico

Effect HYPERBOLIC SINE(metric)

Linha Retorna o seno hiperbólico de um número.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja descobrir o seno hiperbólico

Tangente hiperbólica

Effect HYPERBOLIC TANGENT(metric)

Linha Retorna a tangente hiperbólica de um número.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja descobrir a tangente hiperbólica

Se

Effect IF(logical_test, value_if_true, value_if_false)

Linha Se o valor do parâmetro de condição for diferente de zero (verdadeiro), o resultado será o valor do parâmetro value_if_true. Caso contrário, é o valor do parâmetro value_if_false.

Argumento
Descrição
logical_test
Obrigatório. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliada como VERDADEIRA ou FALSA
value_if_true
O valor que você deseja retornar, se o argumento logical_test for considerado VERDADEIRO. (Caso não tenha sido incluído, o padrão para este argumento é 0.)
value_if_false
O valor que você quer que seja retornado se o argumento logical_test for avaliado como FALSE. (Caso não seja incluído, o padrão deste argumento será 0.)

Menor que

Effect LESS THAN()

A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 < Metric 2

Inferior ou igual a

Effect LESS THAN OR EQUAL()

Menor ou igual a. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 <= Metric 2

Elevação (#lift)

Argumento
Descrição
normalizing-container
A base (pessoas, sessões ou eventos) sobre a qual um teste será executado.
success-metric
A métrica, ou as métricas, com as quais um usuário está comparando variantes.
control
A variante com a qual todas as outras variantes do experimento estão sendo comparadas. Insira o nome do item de dimensão da variante de controle.

Regressão linear: coeficiente de correlação

Effect LINEAR REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão linear: Y = a X + b. Retorna o coeficiente de correlação.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_Y
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_X
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão linear: intercepto

Effect LINEAR REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão linear: Y = a X + b. Retorna b.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão linear: previsão de Y

Effect LINEAR REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Regressão linear: Y = a X + b. Retorna Y.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão linear: inclinação

Effect LINEAR REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão linear: Y = a X + b. Retorna a.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Logaritmo na base 10

Effect LOG BASE 10(metric)

Linha Retorna o logaritmo de base 10 de um número.

Argumento
Descrição
metric
O número real positivo para o qual você deseja obter o logaritmo de base 10

Regressão logarítmica: coeficiente de correlação

Effect LOG REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão logarítmica: Y = a ln(X) + b. Retorna o coeficiente de correlação.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_Y
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_X
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão logarítmica: intercepto

Effect LOG REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão logarítmica: Y = a ln(X) + b. Retorna b.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão logarítmica: Y previsto

Effect LOG REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Regressão logarítmica: Y = a ln(X) + b. Retorna Y.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão logarítmica: inclinação

Effect LOG REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão logarítmica: Y = a ln(X) + b. Retorna a.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Logaritmo natural

Effect NATURAL LOG(metric)

Retorna o logaritmo natural de um número. Os logaritmos naturais são baseados na constante e (2,71828182845904). LN é o inverso da função EXP.

Argumento
Descrição
metric
O número real positivo para o qual você deseja obter o logaritmo natural

Não

Effect NOT(logical)

Negação como booleano. A saída é ou 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
logical
Obrigatório. Um valor ou expressão que pode ser avaliada como VERDADEIRA ou FALSA

Não igual

Effect NOT EQUAL()

Não igual. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
metric_X
metric_Y

Exemplo

Metric 1 != Metric 2

Ou

Effect OR(logical_test)

Linha Disjunção. Diferente de zero é considerado verdadeiro e igual a zero é considerado falso. A saída é 0 (falso) ou 1 (verdadeiro).

Argumento
Descrição
logical_test
Precisa de pelo menos um parâmetro, mas pode usar qualquer quantidade de parâmetros. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliada como VERDADEIRA ou FALSA
NOTE
0 (zero) significa False, e qualquer outro valor é True.

Pi

Effect PI()

Retorna Pi: 3,14159…

Regressão de potência: coeficiente de correlação

Effect POWER REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão de potência: Y = b X ^ a. Retorna o coeficiente de correlação.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_Y
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_X
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão de potência: intercepto

Effect POWER REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão de potência: Y = b X ^ a. Retorna b.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão de potência: previsão de Y

Effect POWER REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Regressão de potência: Y = b X ^ a. Retorna Y.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão de potência: inclinação

Effect POWER REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão de potência: Y = b X ^ a. Retorna a.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão quadrática: coeficiente de correlação

Effect QUADRATIC REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão quadrática: Y = (a + bX) ^ 2. Retorna o coeficiente de correlação.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_Y
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_X
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão quadrática: intercepto

Effect QUADRATIC REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão quadrática: Y = (a + bX) ^ 2. Retorna a.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão quadrática: previsão de Y

Effect QUADRATIC REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Regressão quadrática: Y = (a + bX) ^ 2. Retorna Y.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão quadrática: inclinação

Effect QUADRATIC REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão quadrática: Y = (a + bX) ^ 2. Retorna b.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão recíproca: coeficiente de correlação

Effect RECIPROCAL REGRESSION: CORRELATION COEFFICIENT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão recíproca: Y = a + b X ^ -1. Retorna o coeficiente de correlação.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_Y
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar à metric_X
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão recíproca: intercepto

Effect RECIPROCAL REGRESSION: INTERCEPT(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão recíproca: Y = a + b X ^ -1. Retorna a.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão recíproca: previsão de Y

Effect RECIPROCAL REGRESSION: PREDICTED Y(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Linha Regressão recíproca: Y = a + b X ^ -1. Retorna Y.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Regressão recíproca: inclinação

Effect RECIPROCAL REGRESSION: SLOPE(metric_X, metric_Y, include_zeros)

Tabela Regressão recíproca: Y = a + b X ^ -1. Retorna b.

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como o dado dependente
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como o dado independente
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Seno

Effect SINE(metric)

Linha Retorna o seno do ângulo fornecido. Se o ângulo estiver em graus, multiplique-o por PI()/180.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter o seno

Pontuação T

Effect T-SCORE(metric, include_zeros)

O desvio da MÉDIA, dividido pelo desvio padrão. Alias da Pontuação Z.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja obter a pontuação T
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Teste t

Effect T-TEST(metric, degrees, tails)

Realiza um teste t caudal m com pontuação t de x e n graus de liberdade.

Argumento
Descrição
metric
A métrica na qual você deseja executar um teste T
degrees
Os graus de liberdade
tails
Comprimento da cauda a ser usada para realizar o teste T

Detalhes

A assinatura é T-TEST(metric, degrees, tails). Por baixo, ele simplesmente chama m CrossSize75 CDF-T(-ABSOLUTE VALUE(tails), degrees). Esta função é semelhante à função Z-TEST, que executa m CrossSize75 CDF-Z(-ABSOLUTE VALUE(tails)).

  • m é o número de caudas.
  • n é o grau de liberdade e deve ser um número constante para todo o relatório, ou seja, não deve ser alterado linha por linha.
  • X é a estatística do teste t e geralmente é uma fórmula (por exemplo, Z-SCORE) com base em uma métrica, sendo avaliada em cada linha.

O valor de retorno é a probabilidade de exibição da estatística de teste x, dados os graus de liberdade e os números de caudas.

Exemplos

  1. Use a função para encontrar anomalias:

    T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2)
    
  2. Combine a função com IF para ignorar taxas de rejeição muito altas ou baixas, e para contar sessões em todos os outros lugares:

    IF(T-TEST(Z-SCORE(bouncerate), ROW COUNT - 1, 2) < 0.01, 0, sessions )
    

Tangente

Effect TANGENT(metric)

Retorna a tangente do ângulo especificado. Se o ângulo estiver em graus, multiplique-o por PI()/180.

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter a tangente

Pontuação Z

Effect Z-SCORE(metric, include_zeros)

Linha O desvio da média dividido pelo desvio padrão.

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja obter a pontuação Z
include_zeros
Se os valores zero devem ser incluídos nos cálculos ou não

Uma pontuação Z de 0 (zero) significa que a pontuação é igual à média. Uma pontuação Z pode ser positiva ou negativa, indicando se está acima ou abaixo da média e o número de desvios padrão.

A equação da pontuação Z é:

Onde x é a pontuação bruta, μ é a média da população e σ é o desvio padrão da população.

NOTE
μ (mu) e σ (sigma) são calculados automaticamente a partir da métrica.

Teste z

Effect Z-TEST(metric_tails)

Realiza um teste z caudal n com uma pontuação z de x.

Argumento
Descrição
metric
A métrica na qual você deseja executar o teste Z
tails
O comprimento da cauda a ser usada para executar o teste Z
NOTE
O teste z assume que os valores são distribuídos normalmente.
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